著者: テレサ モンテイロ、ワリド ワキム
クラウドベースのアプリケーションと 5G により、帯域幅の需要が急増し続けています。それと並行して、光サービスは、必要なサービス レベルの点でより動的かつ厳格になっています。
AI の台頭は力を倍増させ、ネットワーク オペレーターは、AI がトランスポート ネットワーク上で大量のトラフィックを増加させることを期待しています。しかし、AI ワークロードの高スループット、低遅延、信頼性の要件により、ネットワークの規模と複雑さが別のレベルに引き上げられています。通信事業者は現在、より多く、より速く、より良いものを提供するという前例のないプレッシャーに直面しています。
一方で、サービスの立ち上げを加速し、エンドカスタマーエクスペリエンスを向上させることが期待されています。もう一方では、インフラストラクチャ投資の収益を最大化し、新たな収益を生み出すサービスをサポートする準備ができていなければなりません。
大部分が静的な光ネットワークの構成と監視に使用される手動のネットワーク管理プロセスでは、この AI 時代に必要とされる新たな、より動的な接続の課題に対処するには不十分です。その結果、AI 対応の光ネットワークには、迅速かつ効率的なサービスの実現と、遅延や復元力などの要件に基づいてさまざまなサービス タイプを提供する柔軟性が必要になります。これに応えて、ウェブスケーラーはネットワーク自動化の取り組みを主導し、より広範な業界が採用できるアプローチを提供しています。
チャンスは明らかです。自動化には、エラーを削減し、操作を簡素化し、応答時間を短縮し、新たな効率性を実現する可能性があります。成熟した実現テクノロジーと組み合わせることで、その恩恵を享受する準備ができている人々にメリットがもたらされます。
光ネットワークの自動化は、もはや将来の目標ではなく、現在の必需品です。 調査によると、完全に手動で作業を続けているオペレーターは少数です。 むしろ、ほとんどの企業は、ネットワーク自動化のレベルを「管理支援」から「部分自動化」にまで及ぶと説明しており、システムは広範囲のリアルタイム データと高度な分析を使用して有意義な推奨事項を作成します。
トランスポート ネットワークの自動化を導入した組織は、プロセスの一貫性が向上したことによる人的エラーの減少や手動介入が減って運用が簡素化されたことなど、大きなメリットを報告しました。さらに、サービスのアクティベーションの高速化、収益までの時間の短縮、インフラストラクチャの使用の最適化による容量利用率の向上と投資収益率の向上などの利点もあります。
過去 10 年間にわたる技術の進歩により、自動化がその約束を果たすことが可能になり、自動化の目標がこれまで以上に達成可能になりました。長年にわたり、ネットワークの自動化は、断片化した管理システム、独自のインターフェイスとワークフロー、およびネットワーク パフォーマンスの可視性の限界によって妨げられてきました。現在、これらの障壁は、適切な自動化フレームワークによって急速に軽減されています。
OpenConfig などの標準化団体や業界の取り組みによって提供される自動化フレームワーク 共通のデータモデル Linux Foundation の Transport API (TAPI) は、広範な開発とテストを経て成熟しました。
これらのフレームワークにより、ネットワーク要素とコントローラー間、および異なる自動化ドメイン間での均一な通信が可能になります。最新の光ネットワーキング機器は、ベンダーに依存しないデータ モデルとオープン API をサポートしています。
#ネットワーク #オートメーションのための #とデジタル #ツイン #パイプラインマガジン